Cтраница 4
Если указанные приросты не близки друг к другу, т.е. приросты для начальных членов ряда сильно отличаются от приростов для конечных его членов, то целесообразно учесть изменение тенденций при помощи специальной приспособительной ( адаптивной) процедуры. Модель, имеющая механизм изменения параметров в зависимости от оценки своих текущих значений, носит название адаптивной модели. [46]
Вопрос разработки универсальных моделей, пригодных для анализа БКП любого типа КЛА, является очень важным, но методически еще не разработанным. Универсализация моделей БКП возможна благодаря созданию как блочных подмоделей с заменой специализированных блоков в модели, так и универсальных адаптивных моделей, которые организуются с использованием автоматизации программирования и интерактивного режима работы с непосредственным участием оператора - исследователя. [47]
Выбор математика-статистической модели для целей прогнозирования зависит от характера прогнозируемого явления, исследуемого статистического материала, требуемой точности прогнозов, а также многих других факторов, связанных с конкретными условиями прогнозирования. Современная теория и практика прогнозирования выделяет, по крайней мере, три класса математико-стати-стических моделей; причинно-следственных связей; тенденций развития; адаптивные модели прогнозирования. [48]
ОУ характеризуются набором статистических параметров и функций распределения. При этом используют методы математической статистики, корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализы. Адаптивные модели ОУ используют для ОУ с недостаточной априорной информацией о его свойствах. [49]
Существует множество адаптивных моделей. Здесь рассматриваются только две из них, для того чтобы отметить некоторые характерные черты адаптивных моделей. Поскольку в адаптивных моделях мы пытаемся проследить изменения в случайном поведении процесса, важна история процесса. Так как требуется управлять процессом, важен также прогноз его будущего поведения. Чтобы управлять адаптивными моделями, необходим способ превращения знания о прошлом поведении процесса в инструмент прогнозирования будущего поведения процесса. [50]
Поэтому с вычислительной точки зрения более эффективным является использование приближенных методов решения. Первая является задачей оценки параметров объекта управления, вторая - задачей поиска оптимального режима производства в предположении, что характеристики объекта известны. Рассмотренный ниже алгоритм с адаптивной моделью реализует такой подход. [51]
Одной из задач САУ электроприводом ротора является выбор оптимального управляющего воздействия в условиях взаимосвязанного управления рядом исполнительных механизмов и отсутствия строгого математического описания процесса. Решение этой задачи возможно на основе использования адаптивных систем управления на базе ЭВМ. Принципы построения САУ с адаптивными моделями глубокого роторного бурения заключаются в применении однотактной схемы идентификации параметров модели и пассивного слежения за их изменением, использовании декомпозиции критерия оптимизации на составляющие по виду износа инструмента ( по опоре и вооружению долота) и определении вида износа, на который следует ориентироваться при нахождении оптимальных управляющих воздействий. [52]